Universität Wien
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210020 UE BAK3 Quantitative methods (2024W)

6.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 21 - Politikwissenschaft
Continuous assessment of course work

Diese Lehrveranstaltung ist ausgebucht und kann nicht mehr vorgemerkt werden.

Eine Anmeldung über u:space innerhalb der Anmeldephase ist erforderlich! Eine nachträgliche Anmeldung ist NICHT möglich.
Studierende, die der ersten Einheit unentschuldigt fern bleiben, verlieren ihren Platz in der Lehrveranstaltung.

Achten Sie auf die Einhaltung der Standards guter wissenschaftlicher Praxis und die korrekte Anwendung der Techniken wissenschaftlichen Arbeitens und Schreibens.
Plagiierte und erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis).
Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen.
Moodle
Tu 21.01. 09:45-11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25

Registration/Deregistration

Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).

Details

max. 25 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Tuesday 08.10. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Tuesday 15.10. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Tuesday 22.10. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Tuesday 29.10. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Tuesday 05.11. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Tuesday 12.11. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Tuesday 19.11. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Tuesday 26.11. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Tuesday 03.12. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Tuesday 10.12. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Tuesday 17.12. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Tuesday 07.01. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Tuesday 14.01. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Tuesday 28.01. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25

Information

Aims, contents and method of the course

Die Lehrveranstaltung vermittelt Grundkenntnisse quantitativer Methoden der Sozialforschung, die zur Konzeption und Bearbeitung von empirischen Fragestellungen notwendig sind. Die Übung baut auf der zugehörigen Vorlesung (210015 VO BAK3 Quantitative Methoden von Univ. Prof. Markus Wagner) auf und soll die dort besprochenen Inhalte vertiefen. Der gleichzeitige Besuch der Vorlesung wird deshalb dringend empfohlen.

Im Rahmen der Übung sollen die Student:innen lernen, die Inhalte der Vorlesung mit Hilfe gängiger Statistiksoftware (R) am Beispiel politikwissenschaftlich relevanter Datensätze praktisch anzuwenden.

Die Inhalte der Lehrveranstaltung umfassen univariate (Skalenniveaus, Lage- und Streuungsmaße, Häufigkeitstabellen) und bivariate (Kreuztabellen, Zusammenhangsmaße für unterschiedliche Skalenniveaus) Analyseverfahren. Zudem werden graphische Darstellungsmöglichkeiten von Ergebnissen und Grundlagen der Inferenzstatistik behandelt.

Am Ende der Lehrveranstaltung sollen Student:innen die grundlegenden Methoden und einfache statistische Verfahren in den Sozialwissenschaften kennen und verstehen. Darüber hinaus sollen Student:innen Ergebnisse quantitativer Sozialforschung in Forschung und Medien interpretieren und evaluieren können. Sie sollen außerdem selbst in der Lage sein, Fragestellungen zu entwickeln, mittels quantitativer Methoden zu beantworten und die Ergebnisse angemessen zu präsentieren.

Es wird stark empfohlen, die notwendige Programmiersprache R und die Benutzeroberfläche RStudio vor Lehrveranstaltungsbeginn auf einem eigenen Laptop zu installieren! Bitte folgen Sie dieser Anleitung, um eine reibungslose Installation zu gewährleisten!

1. Installation von R
→ Sollten Sie Windows benutzen: downloaden und installieren Sie diese Datei https://cran.r-project.org/bin/windows/base/R-4.4.1-win.exe
→ Sollten Sie einen Apple Mac mit M1-3 Chip benutzen: downloaden und installieren Sie diese Datei https://cran.rproject.org/bin/macosx/big-sur- arm64/base/R-4.4.1-arm64.pkg
→ Sollten Sie einen Apple Mac mit Intel Chip benutzen: downloaden und installieren Sie diese Datei https://cran.r-project.org/bin/macosx/big-sur- x86_64/base/R-4.4.1-x86_64.pkg
→ Sollten Sie nicht wissen, welcher Chip in Ihrem Mac verbaut ist, dann klicken Sie bitte im oberen linken Bildschirmrand auf das Apfelsymbol und auf „Über diesen Mac“. Dort steht entweder M1/M2/M3 oder Intel als Chip beschrieben.

2. Installation von RStudio
→ Downloaden und installieren Sie RStudio von hier https://posit.co/download/rstudio-desktop/

Assessment and permitted materials

Die Endnote setzt sich aus folgenden Teilleistungen zusammen:
1. Regelmäßige Teilnahme und aktive Mitarbeit (10%)
2. Termingerechte Abgabe von Hausübungen (25%)
3. Zwischentest (25%)
4. Seminararbeit (40%)
Die Seminararbeit wird mittels der Plagiatssoftware „Turnitin“ auf wissenschaftliches Fehlverhalten überprüft. Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis kann der LV-Leiter Student:innen nach Abgabe der Seminararbeit zu einem notenrelevanten Gespräch einladen, welches positiv zu absolvieren ist.

Minimum requirements and assessment criteria

Die Anwesenheit in der ersten Einheit ist unbedingt erforderlich. Nicht anwesende Student:innen werden von der Lehrveranstaltung abgemeldet damit gegebenenfalls Student:innen von der Warteliste nachrücken können. Das unentschuldigte Fehlen in maximal zwei Einheiten ist möglich, ab drei verpassten Terminen gilt die Lehrveranstaltung als abgebrochen und wird negativ beurteilt. Für einen positiven Abschluss der Übung ist mindestens die Hälfte der maximal erreichbaren Gesamtpunktzahl erforderlich.

Student:innen haben in allen Teilbereichen zumindest Teilleistungen zu erbringen. Das heißt, dass die Anwesenheitspflicht eingehalten, Mitarbeit erbracht, mindestens eine Hausübung abgegeben, der Zwischentest absolviert und die Seminararbeit eingereicht werden muss. Falls eine dieser Teilleistungen nicht erfüllt wird, kann der Kurs nicht positiv abgeschlossen werden.
Die Gesamtpunktezahl setzt sich aus den Punkten für die einzelnen Teilleistungen zusammen. Die Notenvergabe erfolgt nach folgendem Schlüssel:

87-100 Punkte: Sehr gut (1)
75-86 Punkte: Gut (2)
63-74 Punkte: Befriedigend (3)
50-62 Punkte: Genügend (4)
0-49 Punkte: Nicht genügend (5)

Examination topics

Die Anforderungen für die Hausübungen, den Zwischentest und die Seminararbeit werden in der Lehrveranstaltung besprochen.

Reading list

Empfohlene Literatur:

Llaudet, E., & Imai, K. (22 C.E.). Data Analysis for Social Science: A Friendly and Practical Introduction. Princeton University Press.

Agresti, A. (2018). Statistical methods for the social sciences.

Association in the course directory

Last modified: We 18.09.2024 17:46